Dans l’univers des LLMs, chaque provider a son propre dialecte.
Tu veux utiliser OpenAI** ? Tu installes openai.
Tu veux Claude (Anthropic) ? C’est anthropic.
Et pour tester Groq, Mistral, Fireworks, ou même AWS Bedrock ? Chacun vient avec son propre SDK, ses headers custom, sa manière de formuler les prompts, et son format de sortie.
C’est vite le chaos. 😤
Ça fait un moment que je n’ai pas publié, et c’est surtout parce que j’ai été absorbé par mon projet open source de création de datasets en Moore et l’entraînement de modèles locaux. Beaucoup de choses ont été réalisées en coulisses, et j’ai décidé de publier un article par mois pour vous tenir au courant. Pour plus de détails, n’hésitez pas à faire un tour sur mon GitHub ici ou à consulter mon profil Hugging Face ici.
Aujourd’hui, je vais vous raconter comment j’ai abordé le traitement de fichiers audio, depuis leur chargement jusqu’à leur agrégation dans un dataset, en passant par la segmentation des audios. On va voir ensemble comment un simple fichier audio se transforme en un tas d’array, prêt à être exploité pour du machine learning. C’est parti !